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Enregistrement W2909377024 · doi:10.14740/jem.v8i6.540

Add-On Sitagliptin Therapy for Insulin-Treated Type 2 Diabetes: An Analysis of Hemoglobin A1c and Other Variables Using ASSIST-K Follow-Up Data

2018· article· en· W2909377024 sur OpenAlexvenueno aff
Masashi Ishikawa, Masahiko Takai, Hajime Maeda, Akira Kanamori, Akira Kubota, Hikaru Amemiya, Takashi Iizuka, Kotaro Iemitsu, Tomoyuki Iwasaki, Goro Uehara, Shinichi Umezawa, Mitsuo Obana, Hideaki Kaneshige, Mizuki Kaneshiro, Takehiro Kawata, Nobuo Sasai, Tatsuya Saito, Tetsuo Takuma, Hiroshi Takeda, Keiji Tanaka, Shigeru Nakajima, Kazuhiko Hoshino, Shin Honda, Hideo Machimura, Kiyokazu Matoba, Fuyuki Minagawa, Nobuaki Minami, Yukiko Miyairi, Atsuko Mokubo, Tetsuya Motomiya, Manabu Waseda, Masaaki Miyakawa, Yasuo Terauchi, Yasushi Tanaka, Ikuro Matsuba

Notice bibliographique

RevueJournal of Endocrinology and Metabolism · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSitagliptinMedicineType 2 diabetesInternal medicineDipeptidyl peptidase-4 inhibitorInsulinDiabetes mellitusPostprandialHypoglycemiaAdverse effectEndocrinologyGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Sitagliptin was the first dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) inhibitor approved in Japan. Its efficacy and safety have been demonstrated, both as monotherapy and in combination with oral antidiabetic agents or insulin. However, reduction of hemoglobin A1c (HbA1c) by sitagliptin is insufficient in some patients. Therefore, data from an observational study of sitagliptin as add-on therapy to insulin in patients with type 2 diabetes (ASSIST-K) were used to conduct factor analysis of the 12-month changes in HbA1c, body weight, estimated glomerular filtration rate (eGFR), and adverse events (AEs). Methods: At member institutions of Kanagawa Physicians Association specializing in diabetes, outpatients with type 2 diabetes receiving insulin were followed for 12 months after addition of sitagliptin. The HbA1c (National Glycohemoglobin Standardization Program), blood glucose (fasting/postprandial), body weight, eGFR, and AEs were evaluated at each specified time. Multivariate analysis was performed by using sex and age as explanatory variables and the following response variables: the change in HbA1c, body weight, or eGFR after 12 months of sitagliptin treatment, and occurrence of AEs. Results: Of 1,168 patients registered in the ASSIST-K study, 412 patients were included in this analysis, excluding those not receiving insulin before sitagliptin, those in whom the 12-month change in HbA1c could not be calculated, and those with missing data on explanatory variables. There was a significant decrease in HbA1c and eGFR, but no significant change in body weight. AEs observed in > 10 patients were severe hypoglycemia (14 patients, 3.4%) and constipation (13 patients, 3.2%). Factor analysis revealed the following points: 1) Concurrent dyslipidemia and baseline HbA1c influenced the 12-month change in HbA1c; 2) Baseline body mass index and HbA1c influenced the 12-month change in body weight; and 3) Concurrent dyslipidemia, baseline sulfonylurea treatment, baseline body mass index, and baseline eGFR influenced the 12-month change in eGFR. In addition, the risk of severe hypoglycemia or constipation was significantly influenced by baseline HbA1c. Conclusions: Patients with type 2 diabetes showing higher HbA1c levels after add-on sitagliptin therapy had concurrent dyslipidemia and a lower baseline HbA1c. Severe hypoglycemia or constipation was more likely to occur in patients with a low baseline HbA1c. J Endocrinol Metab. 2018;8(6):126-138 doi: https://doi.org/10.14740/jem540

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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